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Inférence bayésienne: Modèle Beta-Bernoulli

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Séances de cours associées (64)

Inférence bayésienne : Avant gaussien pour la moyenne

Discute de l'inférence bayésienne pour la moyenne d'une distribution gaussienne avec variance connue, couvrant la moyenne postérieure, la variance et l'estimateur MAP.

Sexing Guppy Fish: Règles d'inférence et de décision bayésiennes

Couvre le sexage des poissons guppy en utilisant l'inférence bayésienne et les règles de décision.

Estimation bayésienne : Aperçu et exemples

Introduit l'estimation bayésienne, qui couvre l'inférence classique par rapport à l'inférence bayésienne, les antécédents conjugués, les méthodes MCMC et des exemples pratiques comme l'estimation de la température et la modélisation de choix.

Modèle dirichlet-multinomial

Discute de la distribution de Dirichlet, de l'inférence bayésienne, de la moyenne postérieure et de la variance, des antécédents conjugués et de la distribution prédictive dans le modèle de Dirichlet-Multinôme.

Famille Exponentielle : Propriétés et Estimation

Explore les familles exponentielles, les distributions de Bernoulli, l'estimation des paramètres et les distributions d'entropie maximale dans la modélisation statistique.

Chaînes Monte Carlo Markov

Couvre l'apprentissage non supervisé, la réduction de dimensionnalité, SVD, l'estimation de bas grade, PCA, et les chaînes Monte Carlo Markov.

Densité des États et inférence bayésienne en mathématiques computationnelles

Explorer la densité de calcul des états et l'inférence bayésienne à l'aide d'un échantillonnage d'importance, montrant une variance inférieure et la parallélisation de la méthode proposée.

Pertinence Vector Machine: Aborder les lacunes SVM

Présente la machine vectorielle de pertinence comme une solution clairsemée aux lacunes de SVM.

Statistiques bayésiennes: Tests d'hypothèses et estimation

Couvre les tests d'hypothèses, les valeurs de p, les niveaux de signification et l'estimation bayésienne.

Probabilité maximale: Inférence et comparaison du modèle

Explore l'inférence de vraisemblance maximale, la sélection de modèles et la comparaison de modèles à l'aide de ratios de vraisemblance.

Inférence bayésienne : décisions optimales

Explore l'inférence bayésienne pour une prise de décision optimale dans les scénarios de test d'hypothèses.

Régression linéaire : perspective d'inférence statistique

Explore la régression linéaire dans une perspective d'inférence statistique, couvrant les modèles probabilistes, la vérité au sol, les étiquettes et les estimateurs de probabilité maximale.

Intervalles de confiance : définition et estimation

Explique les intervalles de confiance, les méthodes d'estimation des paramètres et le théorème de la limite centrale dans l'inférence statistique.

Probabilité et statistiques

Déplacez-vous dans les probabilités, les statistiques, les paradoxes et les variables aléatoires, montrant leurs applications et propriétés du monde réel.

Théorie statistique : estimation maximale de vraisemblance

Explore la cohérence et les propriétés asymptotiques de l’estimateur de vraisemblance maximale, y compris les défis à relever pour prouver sa cohérence et construire des estimateurs de type MLE.

Inférence maximale de vraisemblance

Explore linférence de vraisemblance maximale, comparant les modèles basés sur les ratios de vraisemblance et démontrant avec un exemple de pièce de monnaie.

Inférence bayésienne : Estimation et démystification

Couvre les concepts de démystification, d'estimation et d'inférence bayésienne dans le contexte des statistiques bayésiennes.

Inférence bayésienne : Précision dans le modèle gaussien

Explore l'inférence bayésienne pour la précision dans le modèle gaussien avec la moyenne connue, en utilisant un précédent Gamma et en discutant des précédents subjectifs vs objectifs.

Problèmes d'inférence et jeu de spin verre

Couvre les problèmes d'inférence liés au Spin Glass Game et les défis de faire des erreurs avec preb P.

Probabilité et statistiques

Introduit la probabilité, les statistiques, les distributions, l'inférence, la probabilité et la combinatoire pour étudier les événements aléatoires et la modélisation en réseau.